盲环境移动定位(Ⅰ):序列编码图形路标识别算法

针对无卫星导航信号的盲环境中移动目标定位需要,提出一种适合于盲环境移动定位的序列编码图形路标技术方案,包含更多可用信息的序列编码图形路标方案.在测试环境中布设序列编码图形标志牌,建立了实现盲环境中移动目标快速定位定姿的路标模型实时采集包含编码图形路标的图像,利用SIFT(scale invariance feature transform)算法定位编码图形路标,使用Otsu算法进行图像分割和路标边界跟踪,利用快速Hough变换确定编码中心,全自动解译出路标信息,并根据编码库查询得到编码标志牌中心点的三维坐标.实验结果表明,方法可行、算法有效,为盲环境中移动目标的精确定位定姿技术开发奠定了路标基础.

盲环境移动定位(Ⅱ):基于单目视觉系统的定位技术

针对盲环境中移动目标的定位需要,提出了一种基于序列编码图形路标和单目机器视觉系统的盲环境移动目标定位算法.内容包括:在序列编码图形路标模型的基础上,建立包含透镜畸变分析的摄像机针孔成像模型,在移动目标上安装经过标定的单目相机,实时采集包含编码图形路标的图像;根据解码得到的编码标志牌中心点的三维坐标,利用POSIT算法解算出相机的位姿参数,实现盲环境下移动目标的精确定位定姿.实验结果和精度分析表明,该研究为盲环境中移动目标快速精确的自主定位提供了一种可行的新方法.

盲环境下稀疏编码监控视频图像降噪仿真

针对盲环境监控视频图像降噪问题,以及当前图像降噪方法中存在的运行效率较低、降噪图像失真度较高等不足之处,结合稀疏编码技术,提出盲环境下稀疏编码监控视频图像降噪方法。根据稀疏表示理论,将其扩展应用到监控视频图像中,利用正交匹配追踪算法对待处理图像进行稀疏编码;采用自适应方式从含噪图像块样本中获取字典,结合自变量分解及拉格朗日算法进行相关问题求解,并据此对图像稀疏编码系数进行优化;结合噪声模型与图像系统的观察模型,对待处理图像进行噪声估计,根据全部噪声估计均值进行图像降噪处理。仿真结果表明,所提盲环境下稀疏编码监控视频图像降噪方法的图像降噪效果优于实验对比方法,且降噪处理时间更短,具有较好的鲁棒性。

盲的环境补偿方法

环境鲁棒性是语音识别系统的一个很重要的问题。本文讨论了环境加性噪声和卷积噪声对语音数据的影响 ,以及提高系统的鲁棒性的盲的环境补偿方法。。